随着传感器技术以及电子信息技术的发展,数据融合技术对提高系统对目标的探测、识别以及跟踪能力具有重要的意义。数据融合是对多源信息进行处理的一门综合性学科,其研究目的是通过综合多数据源的信息获得比依靠单个信息源更准确和更确定的估计与推理,本文主要针对雷达和红外传感器数据融合的关键技术进行研究。首先设计了雷达红外组网对单目标跟踪,概括总结了单目标跟踪中的基本要素,给出课题中用到的几种机动目标跟踪模型,并在此基础上研究目标跟踪算法。基于扩展卡尔曼滤波算法分析交互式多模型算法,并通过仿真实例证明该算法是行之有效的。针对雷达红外组网对单目标的跟踪问题,提出基于雷达和红外传感器最优数据压缩的信息融合算法,通过仿真表明,多传感器目标融合跟踪能避免单一传感器的局限性,提高了目标跟踪的精度。之后,对雷达红外组网对多目标跟踪加以详细研究。重点讨论多目标跟踪中跟踪波门的形成以及数据关联两个重要问题,并对最近邻域法与联合概率数据关联算法进行仿真分析。雷达和红外传感器的航迹关联问题一直是多传感器数据融合中的一个重要课题,现有算法利用雷达和红外量测信息中的角度信息进行关联。本文对经典航迹关联算法加以改进,将雷达滤波后的角度航迹与红外的角度航迹进行关联处理,改进后的算法提高了航迹正确关联率,并且算法较稳定,受雷达的测量精度的影响小。由于红外传感器只能获得角测量信息,直角坐标系下的跟踪不稳定,抗干扰能力差。本文对分布式航迹融合模型研究基础上,设计了一种修正的分布式航迹融合模型。与原始模型相比,该模型提高了红外传感器的跟踪精度,增强了系统抗干扰能力。最后,在MATLAB开发环境下,设计和开发一种用于雷达红外组网数据融合的仿真软件平台,分析了平台的总体框架和模块功能并通过该平台下的一个运行实例验证所研究算法的有效性和平台的可用性。